Why NetMiner

Value

그래프 분석의 가치

그래프 분석이란

개체(노드)와 그들 간의 관계(링크)로 구성되는 네트워크의 관점으로 세상을 바라보면
일상생활에서 접하는 많은 사회적 현상과 자연적 현상들을 더 정확하게 이해할 수 있습니다.

“현실의 결과를 설명 또는 추론하기 위해서는 참여하는 개체들의 속성을 분석하는 것만으로는 부족하며,
그들의 관계적 특성을 함께 고려해야 합니다.”

데이터 분석을 통해 통찰력을 얻기 위해서는 데이터 간의 관계와 그 맥락을 이해해야 합니다.
그래프 분석은 관계를 다른 관계들의 맥락 속에서 분석하는 최적의 방법이며,
인식의 범위를 개체에서 관계로, 그룹에서 네트워크로 확장해 줍니다.

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그래프 분석(소셜 네트워크 분석)의 확장성

사회적 네트워크 뿐만 아니라 금융, 기술, 바이오, 문헌관리, 헬스케어 등의 분야에서
개체(노드)와 그 관계(링크) 즉, 네트워크의 관점으로 볼 수 있는 모든 현상에 적용할 수 있습니다.
복잡계 네트워크 분석, 네트워크 과학, 소셜 빅데이터 분석 등에서 공통적으로 활용되는 방법입니다.

그래프 데이터 사이언스 소프트웨어, NetMiner

Originality

NetMiner의 독창성

프로그래밍이 필요 없는 그래프 분석에 최적화된 GUI

NetMiner의 직관적 인터페이스를 통해 사용자는 그래프 분석을 쉽고,
빠르게 습득할 수 있습니다.

NetMiner는 그래프 분석이 낯선 사용자를 위해 그래프 분석 프로세스를 안내합니다.
NetMiner 사용자는 프로그래밍 지식이 없어도 클릭만으로 그래프 분석 결과를 도출할
수 있습니다.
NetMiner는 사용자에게 표준화된 분석 파이프라인을 따르는 직관적인 GUI를 제공합니
다. 그러므로 그래프 분석 입문자도 데이터 입력, 전처리, 분석, 시각화로 이루어지는 분석
사이클을 단계적으로 수행할 수 있습니다. 또한, NetMiner는 계량적 분석 결과와 그래픽
형태의 결과를 동시에 제공하여 사용자가 분석 결과를 직관적으로 이해하고, 재분석하거
나 탐색할 수 있도록 합니다.

그래프 데이터를 위한 융복합 분석 지원

NetMiner는 그래프 분석, 머신러닝, 통계 분석을 종합적으로 활용하여
그래프 데이터를 분석할 수 있는 최적의 기능을 제공합니다.

NetMiner는 다양한 그래프 데이터 처리 방법과 시각화 알고리즘, 그리고 100개 이상의 그래프 분석 알고리즘을 지원합니다. 또한, 텍스트 네트워크 분석을 위한 자연어 처리, 텍스트 네트워크 생성, 토픽 분석 등의 기능을 지원합니다.
그래프 데이터를 위한 통계 분석, 머신러닝 알고리즘을 제공합니다. 사용자는 다양한 분석
알고리즘의 결과를 결합하고 사용자의 관심분야에 따라 적합한 분석 알고리즘을 채택하여 더 정확한
분석 결과를 산출할 수 있습니다.

그래프 분석과 머신러닝의 결합

NetMiner는 그래프 분석과 머신러닝을 결합하여 사용자의 문제 해결을 도울 수 있습니다.

오늘 날, 복잡한 비즈니스 문제 해결을 위해 단순한 테이블 형태의 데이터 대신 노드와
링크로 구성된 그래프 데이터의 분석에 대한 필요가 높아지고 있습니다. 또한, 그래프 분석
기술은 관계적 맥락 정보를 추가적으로 활용할 수 있으므로 분석의 정확도를 향상 시킬 수
있습니다.
사용자는 NetMiner의 그래프 분석 알고리즘으로 자신의 비즈니스 혹은 연구에 대한
새로운 문제 해결 방법을 얻을 수 있습니다. 또한, 그래프 분석의 결과를 머신러닝과 통계
분석의 인풋 데이터로 활용하여 분석의 정확도를 향상시키고, 추가적인 통찰을 얻을 수 있습니다.

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